AI（人工知能）は、既にさまざまな分野で活用されています。過去には考えられなかったような機能の数々が、事業や日常をサポートしているのです。
本記事では、AIの概要や生活のなかでよく見られる活用方法、および業界ごとに分類したAIの活用事例について紹介します。AIを自社に取り入れようと考えている方は、ぜひ参考にしてみてください。
【目次】
・機械学習とは
・機械学習4つの種類
- 教師あり学習
- 教師なし学習
- 強化学習
- Deep Learning
・機械学習でできること
- 画像処理
- 言語処理
- 音声処理
- 単純作業
- 推論
- システム制御
・機械学習を取り入れるメリット
- 労働者不足を解消できる
- 管理体制を整えられる
- コスト削減につながる
- 新サービスの創出
- 高い精度での分析
・機械学習で用いられるプログラミング「Python」とは
- ブロックチェーン開発
- データ処理・分析・解析
- クローリング・スクレイピング
・まとめ 機械学習とは
機械学習とは、コンピュータにルールやパターンを学習させて、分類や予測を自動で行うシステムを指します。人間よりも膨大なデータ量を簡単に把握できることはもちろん、短時間でのデータ分析が可能な点が特徴です。
人間には不可能な速度と正確性で分析作業や各種処理が行えるため、多くの事業で効率化や最適化に貢献しています。機会学習の種類には現在4種類あり、それぞれに得意分野や長所があるのも広く利用されている理由のひとつです。
機械学習4つの種類
機械学習には、現在大まかに4つの種類があります。
以下からは、それぞれの種類の特徴について解説します。
教師あり学習
教師あり学習とは、あらかじめ設定した「正解の基準」に従って機会がデータを出力するシステムを意味します。データを与えるだけで素早く計算・分析が行われ、正解を導き出せることが特徴です。
現在、多くの現場で使用されている主流の機械学習が、この教師あり学習となっています。
教師なし学習
教師なし学習とは、もとより正解の存在しないデータを与えて、存在するパターンをすべて抽出するシステムのことです。正解のない学習内容も進められる点が強みであり、与えたデータの基本的構造や分布の偏りなどを正確に把握できます。
教師あり学習と比較すると答えが抽象的になりやすいため、どのような点を意識して定量的な判断をするのか検討しておくことがポイントです。
強化学習
強化学習は、教師なし学習と同様に正解データを与えずに、これまでのデータに価値を付与するシステムです。最適な出力を実現した際にコンピュータに対して報酬を与えることで、データの価値を最大化するための学習を継続していくことが特徴です。
経験をデータとして収集できることから、データ分析や正解を事前に位置付けする必要がない点がメリットです。
Deep Learning
Deep Learning（ディープラーニング）とは、既存のタスクを学習させて作業を効率化する、自動的にデータを参考に特徴を抽出する「ディープニューラルネットワーク（DNN）」を使った機械学習機能です。
主に画像や音声といったデータを大量に分析するのに適しているシステムで、日常では顔認識機能や自動運転技術などに活用されています。
あくまでDeep Learningは人工知能技術のひとつである点が特徴です。これまでの機械分析に置き換わって活用されるものにはならないとされています。
機械学習でできること
機械学習には、独自のシステムを持つ、幅広い分野で利用されるものが多くあります。
以下からは、機械学習ができることについて解説します。
画像処理
機械学習は、表示された画像を分析して内容を認識する画像処理が可能です。画像に含まれている物や人を参考にしてジャンルを特定したり、顔を認証してシステムのロックを解除したりといった用途で使用されています。
Googleの画像検索で使用されているシステムでもあり、私たちの生活に根付いている機能のひとつです。
言語処理
その場で発声した言語を認識し、各種処理に以降するシステムも機械学習の得意分野となっています。
事前に特定の言語に対する回答を設定したり、複数回のやりとりで定型的な問答を認識したりといったことが可能です。
言語処理システムの発展によって、ロボットがクイズを出して人間が声で回答し、正誤を発表するような流れも実現できています。
音声処理
機械学習は、音声処理のシステムにも活用されます。人が発声した音を正確に聞き取り、テキストによって認識することが可能です。
認識したテキストを参考に、返答をしたりインターネット検索をしたりできます。
単純作業
単純作業は、機械学習が得意とする作業のひとつです。同じ作業を反復する必要のあるさまざまな事業で使用され、分析や計算などに役立てられています。
推論
機械学習は大量のデータを使用することで、未来を想定する推論機能も活用できます。現在は、将棋やチェスなどで実証実験が行われ、機械学習の進歩が試されているのです。
機械学習の結果、実際に棋士に勝てるまで学習精度は高まっているため、その将来性に期待が集まっています。
システム制御
各種データを活用しつつ、理解を深めながら最適な機械制御を行えるのも機械学習の特徴です。例えば、エネルギーシステムの制御では「強化学習」が使われていて、実際に車の自動運転などに活用されています。
ほかにも、学習機能を参考に空調や電力の使用方法を最適化することで、これまで以上のコスト低下の実現が期待されています。
機械学習を取り入れるメリット
機械学習を企業の現場に取り入れることには、さまざまなメリットがあります。
労働者不足を解消できる
機械学習の導入は、労働者不足の解消につながります。例えば、商品の検品や顧客対応など、膨大な時間を必要とする作業を機械に任せられれば、必要な労働者の数を減らせます。
業務の簡略化も実現できるため、全体の生産性向上にも期待できます。
管理体制を整えられる
機械学習のシステムは、管理および監視の分野にも応用が可能です。近年話題の自動コンビニエンスストアのように、カメラだけで顧客情報を取得し、不審な行動を取った場合に店員に連絡するといった管理体制の構築が行えます。
人間よりも正確かつ継続的に管理ができるため、機械学習を主体としたシステムが新しいビジネスの提供につながる可能性もあるでしょう。
コスト削減につながる
機械学習によって業務の一部を機械に委ねることができれば、人件費を削減して事業のコストカットが可能です。ネット上の顧客対応をチャットボットに一任することで、人を雇わなくても24時間の対応が行えます。
削減した人件費やリソースはほかの分野に回すことができるため、企業の生産性を高めるきっかけにもなり得るでしょう。
新サービスの創出
機械学習によるデータ分析を活用することで、新サービスの創出が可能な点もメリットです。近年は「データドリブンマーケティング」や「データドリブン経営」など、データを主体とした経営判断や戦略の立案を行う企業が増えています。
実際に、数値として記録されている「定量的なデータ」に基づいた新サービスの提案が行えるため、これまで以上に顧客ニーズに合わせた事業展開も可能です。
高い精度での分析
機械学習の活用は、高い精度での分析を可能とします。現実的に人の手で計算ができない膨大な量のデータでさえも、一瞬で分析ができるのです。
分析したデータを参考に新規事業を起こしたり、職場の改善や業務内容を最適化したりできます。
機械学習で用いられるプログラミング「Python」とは
機械学習の構築には、一般的に「Python」と呼ばれるプログラミング言語が使用されています。
Pythonは単純かつ簡易的なコードだけでプログラムを構成できるため、汎用性の高いプログラミング言語として人気です。YouTubeやInstagramといった大手サービスもPythonによって制作されていることから、今後もその需要は高まると予想されます。
ブロックチェーン開発
Pythonは機械学習だけでなく、暗号資産などで使用されているブロックチェーン開発にも活用されています。「hashib」と呼ばれるハッシュ関数を持つ点や、HTTPリクエストを操作できる点、数値計算ライブラリがそろっている点などが、ブロックチェーン開発にPythonが用いられやすい理由です。
データ処理・分析・解析
Pythonには、データ抽出で使用しやすいという特徴もあります。例えば、膨大なデータが含まれるExcelでも、いちいち開くことなく必要な情報を取得可能です。
取得した情報は分析・解析したり、別の場所にコピーしたりといった自由な使い方ができます。
クローリング・スクレイピング
PythonはURLリストを元にしてHTML情報を取得する「クローリング」や、HTMLから特定の情報を抽出する「スクレイピング」にも使いやすいです。例えば株価情報を定期的に取得するなど、継続した作業のために活用されます。
Web上の情報をスムーズに取得できるため、事業におけるデータ収集に役立つのも特徴です。
まとめ
機械学習は専門性の高い業界だけでなく、一般企業でも活用されはじめています。膨大なデータ量を捌くために利用されたり、新しいサービスの創造に活用されたりと、多くの需要が見出されているのです。
この機会に機械学習のできることやメリットを確認し、実際に自社の事業に取り入れるシミュレーションをしてみてはいかがでしょうか。
機械学習システムの導入に興味があるのなら、「AI Decisioning」の活用がおすすめです。分析に関する専門知識を持たない一般のユーザーでも、高度なAI分析機能を簡単に導入できます。機械学習による傾向分析や未来予測のほか、事業の施策における最適化まで任せられるため、この機会にぜひAI Decisioningの特徴をチェックしてみてください。
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